|
AI 에이전트가 사람의 안내 없이 기업 관련 업무를 수행하는 최고의 기술 트렌드가 될 것이라는 가트너의 전망과 빌 게이츠가 제시한 5년 내 컴퓨터 사용 방식의 완전한 변화는 생성형 AI가 인간-컴퓨터 상호작용의 패러다임을 근본적으로 바
|
|
|
AI가 사용자의 의도에 맞는 결과를 생성할 수 있도록 돕습니다. 예컨대, 사용자가 원하는 스타일의 글을 작성하도록 AI에게 구체적인 지시를 내리는 것이 포함됩니다.
이렇게 생성형 AI는 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링을 통해 그 가능성을
|
|
|
AI 가 인간의 지능과 견줄 만큼 발전했다는 새로운 현실을 직시해야 한다. 특히 2022년 11 월 OpenAI(OpenAI, 2023)에서 발표한 ChatGPT 를 비롯해 Bing Chat, Bard, Llama, Stable Diffusion, Midjourney, DALL-E 등 생성형 AI의 등장은 언젠가였던 AI 와 개인의 일상적 교류
|
|
|
생성형 인공지능의 장단점
(1) 장점
가. 업무 효율성 및 생산성 향상
나. 창작 활동에 대한 실질적인 지원
다. 개인 맞춤형 콘텐츠 생성 기능
라. 높은 접근성과 사용 편의성
마. 다중 형태 콘텐츠의 통합 생성 가능성
(2) 단점
가. 정보 왜
|
|
|
생성형 AI의 개념과 정의
생성형 AI의 작동 원리
생성형 AI의 산업적 중요성
2. 제조업 분야 활용 사례
제조업 생성형 AI 활용 유형
예측 유지보수 및 품질 관리
글로벌 제조기업 활용 사례
스마트팩토리와 생성형 AI의 결합
3. 의료 및 헬
|
|
 |
방식의 변화
4.2 학습자에게 미치는 영향
4.3 교육자에게 미치는 영향
4.4 교육 시스템에 미치는 영향
5. 챗GPT의 부작용 및 문제점
5.1 개인정보 유출 위험
5.2 허위 정보 생성 및 확산
5.3 윤리적 문제와 사이버 범죄
6. 챗GPT의 잠재적 기회
|
|
|
사용실태를 알아보는 좋은 기회가 되었다. 본 연구는 대학생들을 대상으로 단순히 사용 실태만 알아보았지만 다음 연구에서는 대학생들에게 유행어로 받아들여지는 과정이나 유행어 생성방식 비교에 관한 연구가 이루어지면 좋을 것이다.
|
|
|
사용하는 통신방식에 따라서 서버를 분할하여 증설한다면 같은 비용으로 더 많은 성능향상을 꾀할 수 있을 것이다. 또한 멀지 않은 미래에 선로에 대한 대대적인 교체도 필요하게 될 것이다. 지금 사용되는 선로망의 가장 주축이 되는 전송매
|
|
|
사용하였다.
수집된 자료는 SPSS를 이용하여 대상자의 일반적 특성은 실수와 백분율로, 연구변수는 평균과 표준편차로 산출하였으며 분노표현방식에 따른 임상수행 능력과 실습
스트레스는 일원배치 분산분석(oneway ANOVA)을 사용하였다.
연구
|
|
|
방식의 개설
1. 부동산 평가방식의 개설
2. 가치이론의 발달
3. 부동산평가의 3방식 및 6방법
[2] 원가방식(비용접근법)
1. 원가법
2. 재조달원가(재생산원가)
3. 감가수정
4. 내용연수
5. 감가수정의 방법
6. 적산법
|
|
 |
사용 목적을 명확히 하고, 관련 법규와 회사 정책을 준수하며, 윤리적 문제에 민감하게 대응하는 태도를 지니고 있습니다.
Q8. LG생활건강에서 인턴십을 통해 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
먼저 생성형 AI 기술을 실무에 직접 적용해 보며 실
|
|
 |
기술을 활용하여 KT에서 개발할 수 있는 새로운 서비스 아이디어를 제안해 주세요.
답변: KT의 데이터와 생성형 AI를 결합하여 실시간 맞춤형 음성 비서 서비스을 개발할 수 있습니다. AI가 사용자의 음성 패턴을 분석하여 상황에 맞는 정보를
|
|
 |
생성형 AI가 게임 산업에서 가진 잠재력은 무엇이라고 생각하나요?
콘텐츠 생성 자동화입니다. NPC 대사, 퀘스트 서사, 배경 스토리 등 사람이 직접 설계하던 구조를 AI가 사용자 반응에 따라 생성하게 되면, 게임은 유일한 콘텐츠 경험을 제공
|
|
 |
처할 것인가요?
객관적인 데이터를 기반으로 서로의 아이디어를 검증하는 접근을 선호합니다. 개인의 주장보다는 실험 결과와 검증 과정을 통해 최선의 방향을 함께 찾아가는 협업 방식을 지향합니다.
6. 생성형 AI와 기존 분석 모델을 결합
|
|
 |
AI 개발에 대해 어떻게 고민해 오셨나요?
데이터 수집 단계에서 개인정보 보호와 편향 최소화를 위해 공개 데이터 사용 정책을 준수했습니다. 모델 학습 결과의 부정확성이 초래할 수 있는 사회적 피해를 고려해 성능 한계를 명확히 기술했습
|
|
메뉴펼치기
